ビジネスデータ分析（中小小売店経営者のためのビジネスデータ分析のやり方）

中小規模の小売店経営者のためのビジネスデータ分析の方法

オンライン小売でもオフライン小売でも、ビジネスデータを効果的に分析する方法は、独自のビジネス上の意思決定を導くために非常に重要です。分析データは、一般的に人員、店舗、製品の 3 つの次元に分割され、製品によって在庫が生成されます。これら 4 種類のデータ分析は、基本的に上司が関心を持つ問題をカバーします。

まず、いくつかの基本的な概念を明確にしましょう。

売上: 通常は月単位または年単位の一定期間の売上収益であり、企業の業績を反映します。

売上総利益: 売上高 - 製品コスト。これは、利益は少ないが回転率は高いか、利益は大きいが市場性が適切かなど、製品を販売する戦略を反映しています。

純利益: 売上総利益 - 人件費およびその他の費用。これは実際に稼いだお金であり、どれだけのお金を稼ぐかは完全にこれに依存します。

売上動向: 1 月から 6 月までの売上動向、過去 3 年間の売上動向など、連続した時間間隔での売上動向は、一般的に折れ線グラフを使用して表示されます。

上記の 4 つの指標を人員、店舗、製品と組み合わせると、ほとんどの運用状況を反映できます。

特定の人物が会社に利益をもたらすか損失をもたらすか、その人物はいくら儲け、いくら損失をもたらすか、利益をもたらす人物はさらに訓練を受けるか排除される必要があるか、利益をもたらす人物は増加傾向にあるか減少傾向にあるか。これには人間の効率分析が必要です。

個人販売: 個人販売の統計。当社の売上リストはこの統計に基づいています。

従業員総利益: 従業員が企業にどれだけの利益をもたらすか。

人員純利益: 個人が会社に貢献した純利益。他の指標がどれだけ優れていても、この値がマイナスであれば、基本的にこの人物が存在する必要はありません。

人材の売上動向: 人材の成長や努力を反映し、もちろん全体的な環境が売上に与える影響を考慮します。

特定の店舗が会社にとって利益を生んでいるのか損失を生んでいるのか、利益を生んでいる場合は利益を生んだ経験を分析し、損失を生んでいる場合は損失の理由を分析し、投資を増やして損失店舗を再活性化する方法を見つける必要があるのか​​、それとも単に閉店するのか、これらの決定には店舗パフォーマンス分析が必要です。

店舗売上: 一定期間にわたる店舗の売上。

店舗粗利益: 店舗がビジネスにもたらす利益の程度。

店舗純利益: 店舗が利益を上げているかどうかを判断します。

店舗の売上傾向: 店舗は良くなってきていますか、それとも悪くなっていますか?悪い傾向である場合は、その理由を分析する必要があります。

新しく開発された製品が市場で人気があるかどうか、どの製品をあえて大量に購入すべきか、どの製品を売り切る必要があるかを判断するために、製品効果分析を行う必要があります。

製品販売: 販売動向に応じて、製品のライフサイクルが導入期、上昇期、衰退期、廃止期のいずれであるかを判断します。導入期や上昇期では売上が増加する傾向にあり、衰退期や淘汰期では売上が減少する傾向にあります。この時点で、在庫が圧迫されて最終的に売れなくなることを避けるために、商品の販売を検討する必要があります。

製品粗利益: 粗利益が高いということは、その製品が市場でユニークで人気があることを意味します。他の企業が市場に参入すると、競争が激化し、粗利益が減少し、製品が赤字で販売される可能性もあります。

在庫は、販売者にとって、しばしば限界となるものです。在庫が少なすぎると、仕入れが足りず、すぐに在庫切れになってしまいます。在庫が多すぎると売れずに売れ残りになってしまいます。在庫は資本を圧迫するでしょう。

在庫金額と在庫数量: 在庫レベルを反映します。これら 2 つの値は基本的に正の相関関係にあります。これら 2 つの金額が高ければ高いほど、当然ボスへのプレッシャーは大きくなり、稼いだお金はすべてインベントリに蓄積されます。

在庫回転率: 一定期間内に在庫が回転する回数。在庫回転率の速さを反映する指標です。回転率が高いほど売上が良いことを示します。計算方法は、期間中に販売された製品の原価 / その期間中の平均在庫原価です。たとえば、1 月 1 日の在庫コストが 100,000 元で、12 月 31 日の在庫コストが 300,000 元の場合、年間平均在庫コストは (10+30)/2 = 200,000 元になります。年間の総売上コストが100万元の場合、回転率は100/20=5となり、在庫コストが年間5倍儲かることを意味します。もちろん、離職率は高ければ高いほど良いです。

製品の寿命: 製品が在庫に残っている期間。売れ残り商品を分析する鍵となります。通常は先入先出法でカウントされます。たとえば、1 月 1 日に 2 個の商品が在庫に追加され、1 月 2 日に 3 個の商品が在庫に追加されます。1 月 3 日の時点で、この商品の在庫は 2 日分です。 1月4日に2点販売されます。この商品の在庫日数は、1 月 1 日に在庫に入れた 2 つの商品が売れて、在庫が 1 月 2 日からカウントされるため、まだ 2 日です。古い商品はできるだけ早く処理する必要があり、売れない商品であっても処分して保管スペースを空ける必要があります。

上記の指標データを適切に統計し、明確に理解できれば、基本的に運用全体をグローバルに制御することができ、問題が発生するまで待って問題を解決する必要がなくなります。問題が発生すると、手遅れになることがよくあります。経験上、全体および店舗の効率分析は基本的に理解して達成できますが、労働効率、製品効率、在庫の分析は弱点であり、強化する必要があります。